不平衡學習（Imbalanced learning）

數據不平衡 在很多真實場景下，數據集往往是不平衡的。也就是說，在數據集中，有一類含有的數據要遠遠多於其他類的數據（類別分佈不平衡）。在這裏，我們主要介紹二分類中的類別不平衡問題，對於多類別的不平衡只做簡單的介紹。 考慮一個簡單的例子，假設我們有一個關於醫院患者的數據集（裏面包含很多患者的圖片），我們把其中患有癌症的病人標記爲正例，把健康的患者標記爲負例。衆所周知，健康的人的數量肯定遠遠大於癌症患者

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